HexWarz · 12-Май-24 16:23(1 год 5 месяцев назад, ред. 12-Май-24 16:24)
Sononym v1.5.5 Win/Mac/Linux [05.04.2024] Год выпуска: 05.04.2024 Версия: 1.5.5 Разработчик: Sononym Сайт разработчика: www.sononym.net Формат: STANDALONE Платформа: Windows / Mac OS / Linux Язык интерфейса: Английский Время раздачи: до появления первых 5-7 скачавших Таблэтка: Присутствует [BLiTZKRiEG] Описание: Sononym представляет инновационный подход к просмотру семплов, используя машинное обучение и извлечение аудиофункций, чтобы сделать личные коллекции сэмплов доступными для поиска и обнаружения. Основное нововведение в Sononym называется «Поиск по сходству», специальный режим поиска, который принимает любой звук в качестве входных данных и находит соответствующие звуки в вашей коллекции сэмплов. Используя этот подход, можно даже подключить синтезатор, гитару или микрофон, чтобы находить сэмплы, записывая новые звуки на лету. В дополнение к этому, программное обеспечение предлагает множество других функций, которые вы ожидаете от образца браузера, такие как полностью доступные для поиска и сортировки представления файлов/результатов и современный оптимизированный пользовательский интерфейс.
Краткий обзор самых важных особенностей
• Работает с вашими файлами: записями, коллекциями звуков, любыми источниками.
• Кроссплатформенность: Sononym доступен для Windows, Linux и OS X.
• Глубокий аудиоанализ: извлекает высоту тона, темп, яркость и т. д.
• Самоорганизующийся контент: автоматически группирует сэмплы по соответствующим категориям, таким как лупы и ваншоты, бочки или малые барабаны.
• Поиск по сходству: мощный способ обнаружить вариации любого звука.
• Запись в реальном времени: быстро находите сэмплы на основе любых введенных вами данных.
• Интегрированные закладки и экспорт: не теряйте поток во время просмотра.
• Случайный просмотр: избегайте многократного прослушивания одних и тех же нескольких сэмплов.
Что нового
Официальные изменения, начиная со Sononym 1.4.2: Версия 1.5.0
• Новый аудиосервер
• Поддержка встроенных метаданных
• Возможность перемещать, копировать и переименовывать
• Расширенное/пакетное переименование
• Настраиваемый макет таблицы
• Встроенная поддержка Apple Silicon
• Дополнительные параметры воспроизведения
• Исправлено: отсутствует возможность удаления файлов в (некоторых) установках Windows.
• Исправлено: отсутствует возможность удалять файлы в файловых системах без корзины/корзины.
• Исправлено: «Цитата» в пути могла препятствовать появлению файлов.
• Исправлено: отмена индексации, если процесс не удалось запустить.
• Исправлено: отключение автозапуска останавливало воспроизведение звука.
• Исправлено: невозможность записи монофонического звука на некоторых системах.
• Исправлено: обновление отображения формы волны при удалении файла.
• Исправлено: Режим исследования: всегда отображать избранный значок в дереве папок.
• Исправлено: страница приветствия не закрывалась при выборе проиндексированной папки.
• Исправлено: фокус не всегда возвращался после запуска подсказки/диалога.
• Исправлено: добавлено сочетание клавиш для «Показать» в Finder (Избранное).
• Исправлено: повышена стабильность в некоторых системах MacOS. Версия 1.5.1
• Исправлено: искаженные метаданные могут привести к сбою в Windows.
• Исправлено: перетаскивание обрезанной области в дерево папок приводило к пустому экрану.
• Исправлено: отсутствующий ресурс не позволяет применять профили именования.
• Исправлено: иногда при быстром выборе файлов появляется надпись «Drop Overlay».
• Исправлено: диалог переименования: предложение смонтировать местоположение не работает.
• Исправлено: макет не всегда корректируется при изменении размера панели сходства.
• Исправлено: несущественные предупреждения в строке состояния (не показывать).
• Исправлено: иногда диалоговое окно переименования не позволяет отправить сообщение.
• Исправлено: «Сбросить» название элементов в Project не всегда возможно. Версия 1.5.2
• Добавлено: возможность автоматического следования системной теме в Windows/macOS.
• Изменено: немного больше контраста для светлой темы.
• Изменено: возвращение старого поведения поиска с помощью клавиш со стрелками.
• Исправлено: активный поиск по сходству мог завершиться неудачно после обновления.
• Исправлено: предварительное переименование не всегда применялось к файлам в результатах поиска. Версия 1.5.3
• Добавлено: Дополнительные токены и модификаторы (обрезка, доступ к папкам)
• Добавлено: перетаскивание файлов на панель категорий для быстрого назначения.
• Добавлено: Проекты: опция «Автопоказ в браузере Sononym».
• Изменено: Возможность отключить тезаурус (синонимы) в поиске.
• Изменено: в режиме просмотра будут пропускаться файлы, начинающиеся с «._».
• Исправлено: невозможно исключить термин со связанными синонимами.
• Исправлено: перетаскивание файла за пределы приложения может привести к его перемещению после возврата фокуса.
• Исправлено: функция «Показать в браузере Sononym» иногда выбирала неправильный файл.
• Исправлено: Проекты: «Показать в Finder/Explorer» показывал исходный файл.
• Исправлено: Проекты: перетаскивание папки на себя приводило к ее переименованию.
• Исправлено: Проект: невозможно сгенерировать уникальное имя для предварительно пронумерованных файлов. Версия 1.5.4
• Добавлено: автоопределение указательного устройства (сенсорный ввод или ввод мышью) при прокрутке.
• Добавлено: возможность маршрутизировать исходящий звук на определенные каналы.
• Изменено: избегайте перехода наверх при переопределении категории, когда фильтр категории активен.
• Изменено: стало сложнее случайно начать выбор на дисплее формы волны.
• Изменено: Улучшена производительность некоторых файловых операций.
• Исправлено: проблема при использовании Big Sur на машине на базе M1.
• Исправлено: большой/неожиданный фрагмент метаданных мог привести к зависанию приложения.
• Исправлено: Сохранение изначально выбранного файла при входе в папку.
• Исправлено: пустая папка проекта могла иметь неправильный путь при вставке.
• Исправлено: невозможность вычислить сходство, если файл еще не проиндексирован.
• Исправлено: пользовательские записи в Тезаурусе удалялись при установке обновления.
• Исправлено: несколько незначительных проблем при объединении папок. Версия 1.5.5
• Добавлено: удаление несуществующих папок при обновлении библиотеки.
• Изменено: в конфигурации звука аудиовыходы нумеруются с 1 вместо 0.
• Изменено: удалено несколько синхронных вызовов ввода-вывода.
• Исправлено: папка проекта могла отображаться с неверным именем.
• Исправлено: перетаскивание для создания исходного проекта может создать недействительную ссылку (ссылку).
• Исправлено: невозможно изменить/переопределить категорию сэмплов с помощью меню.
• Исправлено: перемещение контента внутри библиотеки могло создать «папку-призрак».
Установка
0. Извлеките «!patch.7z» в текущий каталог, затем: - Windows -
1. Установите Sononym из «Setup Sononym v1.5.3.exe».
2. Запустите «!patch WiN.cmd» с правами администратора.
ИЛИ
Скопируйте и перезапишите файл «app.asar» из «!patch\WiN» в «%ProgramFiles%\Sononym\resources».
3. Запустите Сононим
4. Нажмите «Ввести лицензию».
5. (Необязательно) Введите свое имя и адрес электронной почты.
6. Нажмите «Зарегистрироваться».
7. Готово! - Linux -
1. Установите/извлеките Sononym из «Setup Sononym v1.5.3.bz2».
2. Скопируйте и перезапишите файл «app.asar» из «!patch\LiNUX» в «sononym-1.5.3\resources».
3. Запустите Сононим
4. Нажмите «Ввести лицензию».
5. (Необязательно) Введите свое имя и адрес электронной почты.
6. Нажмите «Зарегистрироваться».
7. Готово! - Мac -
1. Установите Sononym, используя «Setup Sononym v1.5.3.dmg».
2. Скопируйте и перезапишите файл «app.asar» из «!patch\MAC» в «Applications\Sononym\Contents\Resources».
3. Запустите Сононим
4. Нажмите «Ввести лицензию».
5. (Необязательно) Введите свое имя и адрес электронной почты.
6. Нажмите «Зарегистрироваться».
7. Готово!
Пользуюсь этой программой с момента ее выхода и все у них нельзя самому поменять категорию у конкретного сэмпла. Например у них есть такие категории как Guiro, но нет категории Strings or Guitars. И нельзя назначить понятным способом
Боже, что за хрень эти менеджеры семплов.. Этот сононим на электроне сканировал три тысячи звуков полчаса наверное, изнасиловал жёсткий диск постоянными записями в базу данных, которую разместил прямо там, где хранились звуки. База sqlite, про кеширование он не слышал. И да, как писали выше, кастомных тегов нету, встроенные очень странные. От "машинного обучения" ожидал какого-то распознавания, типа: пианина, кашель, дрель, но такого ещё не изобрели, видимо. И вдвойне странно, что здесь, на трекере, кроме сабжа ничего другого толкового, собственно, и не представлено. Хотел soundminer пощупать или Resonic Pro (выглядит многообещающе), но в сети нашёл только какой-то стрёмный репак на стрёмном файлообменнике. Так и не выбрал себе инструмент, увы. Неужели такая редкая тема?
87159697Боже, что за хрень эти менеджеры семплов.. Этот сононим на электроне сканировал три тысячи звуков полчаса наверное, изнасиловал жёсткий диск постоянными записями в базу данных, которую разместил прямо там, где хранились звуки. База sqlite, про кеширование он не слышал. И да, как писали выше, кастомных тегов нету, встроенные очень странные. От "машинного обучения" ожидал какого-то распознавания, типа: пианина, кашель, дрель, но такого ещё не изобрели, видимо. И вдвойне странно, что здесь, на трекере, кроме сабжа ничего другого толкового, собственно, и не представлено. Хотел soundminer пощупать или Resonic Pro (выглядит многообещающе), но в сети нашёл только какой-то стрёмный репак на стрёмном файлообменнике. Так и не выбрал себе инструмент, увы. Неужели такая редкая тема?
Боже, что за хрень эти менеджеры семплов.. Этот сононим на электроне сканировал три тысячи звуков полчаса наверное, изнасиловал жёсткий диск постоянными записями в базу данных, которую разместил прямо там, где хранились звуки. База sqlite, про кеширование он не слышал. И да, как писали выше, кастомных тегов нету, встроенные очень странные. От "машинного обучения" ожидал какого-то распознавания, типа: пианина, кашель, дрель, но такого ещё не изобрели, видимо.
Отсутствие пользовательских тегов довольно странно. Я могу понять ограничения машинного обучения, потому что оно основано на спектрограммах, которые не являются полными представлениями аудиоданных.
скрытый текст
Представьте себе на мгновение запись рок-группы. Одновременно в любой момент звучат тарелки, малые барабаны, бас-гитара, 6-струнная гитара (или 2 или 3), ведущий вокал, возможно, некоторая бэк-вокальная гармония. При оцифровке этот составной звук представлен всего в двух каналах (правом и левом) в виде целого набора синусоидальных волн различной амплитуды, фазы и частоты, наложенных друг на друга. По сути, он становится недифференцированной массой данных, в которой синусоидальные волны компенсируют друг друга или сливаются вместе в различных точках, и все же наш мозг все еще способен экстраполировать то, что играет каждый отдельный инструмент. По сути, это иллюзия; Наш мозг автоматически и несовершенно восполняет недостающую информацию, и мы даже не осознаем этого. Хотя может показаться, что это не имеет отношения к обсуждению изолированных, однообъектных звуков, подобных тем, которые используют звуковые дизайнеры, это все же применимо. Большинство звуков не являются сухими на 100%. Звуковые волны, исходящие от инструмента или объекта, рикошетят от стен и других объектов до тех пор, пока их энергия не рассеется, что улавливается микрофонами в виде реверберации. Предположим, у вас есть бубен, и вы находитесь в большом концертном зале и записываете, как вы отбиваете колокола на.wav файл. Наш мозг удивительно хорошо умеет реконструировать воображаемое разделение между бубном и довольно длинным, богатым хвостом реверберации, который он слышно возбуждает в концертном зале. Но, как и сон, эта разница одновременно воображаема и неточна. Для компьютера у него нет такой интуиции, и даже если бы она была, она была бы столь же мимолетной и нематериальной, как и наши собственные, частные цифровые мечты, столь же изысканные и богатые, как и наши собственные, и столь же несводимы к конкретным представлениям. Программное обеспечение всегда предпочитает все больше и больше данных до бесконечности, но у человеческого мозга есть золотая середина. Мы можем иметь дело только с определенным количеством информации. Наши биологические предки на протяжении миллионов поколений должны были хорошо служить (с точки зрения рождаемости, а не качества жизни) благодаря способности жестко фильтровать информацию. В игре с эволюционными числами эта черта автоматической фильтрации информации/предсказания закономерностей (тесно связанная) была, очевидно, столь же выгодной, как Язык и Сексуальное желание. Мы не могли обрабатывать и запоминать информацию более чем о паре сотен человек, поэтому мы формировали короткие пути мышления, которые по-разному назывались стереотипами, архетипами или просто типами или категориями. Таким образом, даже когда человек узнает статистические данные, которые усложняют его существующие ментальные категории, такая информация редко может быть обработана и интегрирована. Конечно, все это происходит незаметно. Все это настолько бесшовно для нас, что мы редко или даже никогда не замечаем, что эта наша единая реальность на самом деле представляет собой чудовищно разношерстное лоскутное одеяло, состоящее почти полностью из дыр на фундаментальном уровне (свойство, которое она случайно разделяет с материей). Представьте себе: человек смотрит на облака и видит животных. Человек смотрит на звезды (или на других людей, если уж на то пошло) и видит Бога. Вскоре после изобретения радио человек слушает симфонию из коробки и слышит парящий оркестр среди высоких, скрипучих помех. И они даже могут разглядеть отдельные секции инструментов, струнный бас, деревянные духовые, ударные, скрипки. Если у человека было музыкальное образование и хороший слух, он мог даже записать все это в западной нотной записи, несмотря на то, что большая часть оригинальных частот вообще отсутствовала, а остальной звук сильно искажался. Как нам удается делать это так интуитивно, даже не задумываясь об этом? И это выходит далеко за рамки прослушивания музыки. Человеческий мозг постоянно галлюцинирует целостность. Мы не просто игнорируем дыры; Что касается нас, то отверстий нет. Какие дыры? Мы наблюдаем закономерности, когда они очевидны, мы наблюдаем закономерности, когда они неясны, и мы наблюдаем закономерности в тех случаях, когда закономерности отсутствуют (в фактических данных). Мы заботимся о шаблонах, потому что шаблоны имеют смысл, а нешаблоны бессмысленны. Мы воспринимаем вещи так, как будто они обладают внутренним смыслом, внутренней сущностью, но ни одно из этих свойств не поддается измерению. Они не могут быть количественно выражены или выражены в терминах данных, независимо от величины вычислительной точности. Музыка — и даже звуки в целом — изобилует скрытыми внутренними смыслами для нас, и наше переживание их кажется таким же реальным, как и все остальное. И все же нет никакой последовательности между разными людьми, даже у отдельных людей со временем восприятие определенной музыки может демонстрировать заметную разницу. Подумайте о том, как бы вы отреагировали, услышав вокалиста, который сильно резонирует с вами. Просто кажется, что в этом есть что-то внутренне хорошее, есть особая ценность, которую вы воспринимаете как имеющую. Но для других наблюдателей, как бы они ни старались, это просто не трогает их. Некоторая музыка вызывает у нас мгновенное желание покинуть комнату, как только она начинает играть. Но это не имеет почти никакого отношения к самим данным, а скорее к их наблюдателю. Это волшебство? Это самообман? Возможно, понемногу и то, и другое, а также ни то, ни другое. Компьютер, напротив, представляет данные «в точности такими, какие они есть», с нечеловеческой точностью. Как выясняется, вещи «в точности такими, какие они есть» имеют мало общего с нашим восприятием тех же самых вещей. Это особенно верно для вещей во временной области (таких как музыка и звук). Если вы когда-либо использовали Ableton для копирования MIDI-данных из полифонического.wav файла и оцениваете результаты как «неправильные», то это чисто субъективное суждение. Он выполняет именно ту операцию, которую вы запросили, на предоставленных вами данных. Он завершает вычисления без ошибок и каждый раз выдает точный результат, предусмотренный его параметрами, одним и тем же способом. Как он должен знать, чего мы на самом деле хотим, если этого на самом деле нет в данных? И наоборот: как он должен знать, что нам не нужно, если это включено в данные? Где именно заканчивается исходный сигнал и начинается реверберация? Это может показаться тривиальным соображением, но, в отличие от нашего сверхнечеткого мозга, в чистых вычислениях нет места для двусмысленности. Если чему-то нельзя присвоить числовое значение, компьютер его не увидит. И наоборот: компьютер видит ВСЕ числовые данные файла, включая те, которые не имеют отношения к делу или даже незаметны для наших ушей/мозга. Аудиофилы, возможно, не смогут отличить FLAC от MP3 при слепом тестировании, но компьютер никогда не допустит такой ошибки – один из них в два или три раза больше! Конечно, мы хотим, чтобы программное обеспечение классифицировало вещи точно так же, как это сделал бы человек, человек с нашими необходимыми знаниями звуков, музыки, культуры. Мы хотим, чтобы программное обеспечение интуитивно различало громкий хвост реверберации и его источник, точно так же, как это делает наш мозг. Мы хотим, чтобы компьютеры обладали лучшими чертами человеческого разума, не имея ни одного из его недостатков (таких как потребность в выходных, потребность в сне, перерывах и т. д.). Другими словами, мы мечтаем превзойти законы физики, пределы природы и даже человеческую смертность. Наверняка вы слышали об этом популярном культе под названием Сингулярность и его пророке/популяризаторе, клиническом гении (его результаты тестов тому подтверждение!) и нарицательном Рэе Курцвейле. Его рассказ о неминуемом спасении и обещании цифрового бессмертия для всех (что бы это ни значило) звучал бы слишком хорошо, чтобы быть правдой, если бы он исходил от кого-либо еще, но его харизма, его значительный вклад в информатику и его статус знаменитости должны быть убедительным рецептом. Но он говорит людям то, что они хотят услышать, поэтому вряд ли нужно уговаривать. Но вернемся к аудио. Реверберация вносит неоднозначность в данные, то есть компьютеру остается гадать, какие звуки являются частью какого слоя. Это не сильно отличается от использования «автоматического выбора» в Photoshop; Если исходное изображение размыто или зашумлено, вам придется прибегнуть к ручному труду для получения приемлемых результатов. Лучшей аналогией было бы видео. Выбор чего-то вручную в одном кадре, возможно, раздражает, но достаточно прост. Но 1-минутное видео со скоростью 30 кадров в секунду состоит из 180 отдельных кадров. Эквивалентом видеокадра для аудио является образец звука. При стандартной частоте дискретизации 44,1 кГц, или 44 100 сэмплов в секунду, одноминутная песня представляет собой последовательность из 2 646 000 сэмплов. Редактирование аудио на уровне отдельных сэмплов в основном неслыханно, но я должен представить, что некоторые авангардные композиторы, о которых никто никогда не слышал, уже делали это 50 лет назад. Кто знает, может быть, они даже были русскими? Помимо всего этого, те же самые базовые вопросы классификации являются фундаментальными вызовами для популярных языковых моделей. Некоторые люди не понимают, что там вообще нет никакого интеллекта, даже чуть-чуть. Это сложная машина для угадывания, которая работает, присваивая числовые лексемы словам и делая статистические выводы о вероятности возможных слов, которые могут последовать, исходя из любых текстов, выбранных разработчиком. Большее количество и более качественные данные могут улучшить результаты, но лишь незначительно, и, кроме того, пул доступных данных уже отравлен собственными продуктами ИИ, которые уже распространились, как процветающий грибок, в каждый уголок стареющей информационной супермагистрали задолго до того, как было обнаружено, что они высокотоксичны при повторном проглатывании. Было даже время, когда люди считали хорошей идеей тонкую настройку моделей изображений с помощью кучи сгенерированных изображений, но оказалось, что он процветает только на реальном человеческом поте и крови (труде), и, хотя ему не хватает интеллекта, он определенно достаточно умен, чтобы понять разницу. Только чистой кровью, пожалуйста! Но это все совершенно не важно, что касается Sononym, потому что его 90% точности (или сколько угодно) возможностей достаточно, чтобы в основном организовать работу. Разработчики должны знать лучше, чем кто-либо, каковы ограничения такой автоматизированной системы, и, следовательно, они должны были предвидеть, что пользователям (особенно звуковым дизайнерам, чьи библиотеки содержат много необычных, трудно поддающихся категоризации звуков) придется вручную переопределять некоторые из вариантов программы. Включенная опция для ручной категоризации звуков была бы значительно более полезной, если бы она позволяла определять категории пользователей, даже если это происходит за счет исключения этих файлов из определенных функций, таких как функция «Найти похожие звуки». Это может быть необходимо, а может и не быть, но у пользователя должен быть, по крайней мере, выбор. Для меня действительно странно, что такая нишевая программа поставляется с фиксированным набором "типов", который пользователь не может расширить ни при каких обстоятельствах. Зачем включать категорию для "взрывов", но не для "ломающихся вещей"? Так получилось, что у меня много звуков ломающихся вещей. Они отлично подходят для перкуссии и других творческих сэмплов. Но, судя по всему, разработчики предпочли бы, чтобы я рассматривал их как «Деревянные хиты» или «Взрывы», несмотря на то, что они имеют совершенно другой характер. Однако я не хочу говорить только о негативной стороне. С некоторыми небольшими улучшениями это может стать отличной программой, такой программой, которую мы с удовольствием можем предложить другим. Как неплатящий пользователь, я не приобрел привилегию переписываться с разработчиком, и мне неизвестно, почему они объясняют тот или иной выбор в дизайне программы. Возможно, это потребует полной переработки программы с нуля. Кто знает? Первоначально я проверил это, чтобы увидеть, является ли он более точным, чем XO, который приятно использовать, но я обнаружил много почти идентичных звуков, расположенных довольно далеко друг от друга на карте. Реверберация и эффекты на исходном образце часто являются виновниками. В любом случае, Sononym кажется немного более точным, хотя и допускает вопиющие ошибки. Он позволяет искать «похожий на этот звук», но с большой библиотекой (200 000+ звуков) выполнение этого поиска занимает несколько минут. В то время как с XO все происходит мгновенно, он никогда не работает медленно, несмотря на огромное количество файлов.
Update # 2 Эй, программа продолжает соблазнять меня обновлением новой версии. Кто-нибудь пробовал? Обычно я бы сказал «нет». Я не хочу портить библиотеку. Сканирование почти 1 миллиона образцов занимает много времени. Но, может быть, кто-то знает, безопасно ли это?
